Yapay zekanın uygulama düzeyindeki elemanları Şekil'de verilmiştir. Yapay zeka uygulamalarını zorunlu yapan koşullar; belirsizlik, karmaşıklık, ve kararsızlık olarak tanımlanabilir. Mekatronik zeka uygulama düzeyinde algılama teknolojisi, karar verme süreci, ve eyleyici işlevlerinde etkili olmaktadır.

a) Algılama Sistemlerinde Yapay Zeka: Zeki makinaların tasarımında duyucular temel elemanları oluşturmaktadır. Duyucu teknolojisini kullanarak hem makina içindeki birimler, hem de makina çevresi hakkında bilgi sağlamak mümkündür. Ancak duyucu bilgileri herzaman kullanıma hazır değildir. Duyuculardan gelen bilgi kümesi içindeki gereksiz bilgilerin ayıklanması ve temizlenmesi, gürültü niteliğindeki bilgilerin ayıklanması veya en alt düzeye indirgenmesi, ve duyucu bilgilerinin daha kolay anlaşılabilen sembolik gösterimlere taşınması gerekmektedir. Bilgilerin sembolik olarak gösterilebilmesi hem insanın kavraması, hem de mekatronik zeka için çok önemli bir konudur. Bu konular algılama teknolojisindeki yapay zeka uygulamalarını oluşturmaktadır. Bu kapsamda şu konular sayılabilir:

- Örüntü sınıflandırma ve tanıma: Örüntü tanıma Biyometrik olarak isimlendirilen alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Biyometrik ilgi alanı, fiziksel ve davranışsal niteliklerini kullanarak otomatik olarak insan tanımaya çalışan bir konudur. Bu kapsamda özellikle yüz tanıma, parmakizi tanıma, iris ve retina tanıma, konuşma tanıma, yüz sıcaklık haritası, ve el geometrisi belirleme yaygın olarak kullanılan tekniklerdir. Uygulama düzeyinde ise el yazısı tanıma, tarım ürünlerinin otomatik olarak sınıflandırılması, imalat hatlarında hatalı ürünlerin tanınması, kalite kontrol uygulamaları, ürün yüzey özelliklerinin izlenmesi ve tanınması vb mühendislik uygulamaları vardır.
- Yapay sinir ağları: Örüntü tanıma ve öğrenme işlemleri için çok yaygın olarak uygulama bulmuş bir yöntemdir.
- İmge işleme: Optik, sonik, ve radar kaynaklı imgelerin gereksiz bilgilerinden arındırılarak daha anlaşılabilir ve istenilen bilgilere odaklanabilir duruma getirilmesidir.
- Veri kaynaşımı: Çeşitli kaynaklardan oluşan verilerin bir odak çevresinde bileşiminin sağlanmasıdır.
- Öğrenme: Deneyim birikimi sağlanarak makinaların yeteneklerinin geliştirilmesidir.